人工智能攻克奥数几何难题：AlphaGeometry 接近金牌选手水平

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谷歌人工智能（Google AI）开发的人工智能系统 AlphaGeometry 在解决复杂的几何问题方面取得了重大进展，其水平接近人类奥数金牌选手。

在针对 30 个国际数学奥林匹克（IMO）几何问题的基准测试中，AlphaGeometry 在标准 IMO 时间限制内解决了 25 个问题。相比之下，之前最先进的系统只解决了 10 个问题，而人类平均金牌选手的平均成绩为 25.9 个问题。AlphaGeometry 采用了一种神经符号方法，由一个神经语言模型和一个符号演绎引擎组成。神经语言模型擅长识别数据中的一般模式和关系，而符号演绎引擎基于形式逻辑，使用明确的规则得出结论。AlphaGeometry 的语言模型引导其符号演绎引擎寻找几何问题的可能解决方案。

IMO 几何问题基于图表，需要在解决之前添加新的几何结构，例如点、线或圆圈。AlphaGeometry 的语言模型会从无限多种可能性中预测哪些新结构最有用。这些线索帮助填补空白，并允许符号引擎进一步推导图表并接近解决方案。

AlphaGeometry 的解决方案既可验证又清晰。它使用与学生一样的经典的几何规则，例如角度和相似三角形。

AlphaGeometry 的成功表明，人工智能在解决复杂的数学问题方面取得了重大进展。它有可能为未来的人工智能系统提供新的工具和方法，这些系统能够在数学、科学和其他领域进行创新。

AlphaGeometry 的成功具有以下意义：

• 它表明人工智能能够解决复杂的数学问题，即使这些问题对于人类来说也具有挑战性。
• 它为未来的人工智能系统提供了新的方向，这些系统能够在数学、科学和其他领域进行创新。

AlphaGeometry 仍在开发中，但它已经取得了令人印象深刻的成果。随着 AlphaGeometry 的进一步发展，